Интерпретация кривой обучения PPO, потери ценности, потери политики

Вопрос или проблема

Ответ или решение

При анализе полученных результатов обучения с использованием алгоритма прокси-полиси оптимизации (PPO) в вашем кастомном окружении Gymnasium, важно сосредоточиться на понимании кривой обучения, а также значениях потерь по сравнению с политикой (policy loss) и значениями потерь по значению (value loss).

1. Интерпретация кривой обучения

Кривая обучения отображает прогресс вашего агента в процессе обучения. Основными аспектами, на которые стоит обратить внимание, являются:

• Значение возврата (reward): Это ключевой показатель, который позволяет оценить, насколько качественно агент выполняет задачу. Если кривая возврата не демонстрирует улучшения или колеблется, это может указывать на переобучение, неподходящие гиперпараметры или недостаток информации о среде.

• Количество эпизодов и временных шагов: У вас 149 эпизодов и 3600 временных шагов (149 * 40), что свидетельствует о том, что агент провел достаточное количество времени для изучения среды. Однако стоит взглянуть на средний возврат за каждый эпизод, чтобы понять, как именно изменяется эффективность поведения агента.

2. Потери по значению (Value Loss)

Value Loss показывает, насколько точно агент оценивает ожидаемые вознаграждения от своих действий. Если значения value loss значительно колеблются, это может указывать на следующие проблемы:

• Неправильная оценка окружения: Если value loss высок, это может означать, что агент не способен корректно оценить будущие вознаграждения, необходимую для принятия обоснованных решений. Это может произойти при использовании неподходящей функции вознаграждения, которая не совсем соответствует задачам агента.

• Скорость обучения: Ты использовал скорость обучения 0.001 (1e-3). Это значение может быть слишком высоким для вашего окружения, что приводит к нестабильности. Рассмотри возможность снижения скорости обучения, чтобы обеспечить более плавное получение оценок значений.

3. Потери по политике (Policy Loss)

Policy Loss отражает, насколько хорошо агент обучается выбирать оптимальную стратегию. Основные аспекты включают:

• Волатильность потерь: Если наблюдается заметная волатильность в значениях потерь по политике, это может указывать на проблемы с исследованием среды. Агент может застрять в локальном минимуме и не улучшать свою стратегию. Рассмотрите увеличение параметров, связанных с исследованием, таких как epsilon, или внедрение методов, которые поощряют более широкое исследование.

• Соотношение между policy loss и value loss: Если один из значений значительно выше другого, это может указывать на несбалансированность в обучении. К примеру, чрезмерная акцентуация на policy loss может затруднить точное обучение значений, и наоборот. Это может быть признаком необходимости тщательной настройки и оптимизации гиперпараметров.

Рекомендации по улучшению

1. Настройка гиперпараметров: Попробуйте изменить скорость обучения, например, установить значение 0.0005 или даже 0.0001. Экспериментируйте с другими портфелями гиперпараметров, такими как коэффициенты для цен и потерь.

2. Проба альтернативных алгоритмов: Возможно, стоит протестировать другие алгоритмы обучения с подкреплением, такие как A3C или DDPG, чтобы сравнить, как они справляются с вашей задачей.

3. Анализ функции вознаграждения: Пересмотрите, корректно ли ваша функция вознаграждения соответствует ожидаемым результатам. Убедитесь, что награды действительно поощряют желаемое поведение агента, а не создают неопределенности.

4. Дополнительное исследование среды: Обратите внимание на возможность увеличить уровень исследования (exploration) во время обучения, что поможет избежать застревания в локальных минимумах.

Следуя этим рекомендациям, вы сможете улучшить результаты вашего обучения PPO и достичь более стабильных и надежных характеристик агента в вашем нестандартном окружении.